将多模态搜索扩展到大型数据集带来了几个技术挑战，主要涉及数据复杂性、计算需求和维持准确性。多模态系统处理多种数据类型——如文本、图像、音频和视频——每种都需要独特的处理方法。将这些模态组合成一个统一的搜索系统，大大增加了在大规模环境下高效管理存储、处理和检索的难度。下面，我们将分解开发者面临的三个核心挑战。
首先，数据处理和存储在多模态系统中变得异常复杂。每种数据类型都需要专门的预处理和特征提取。例如，图像可能使用卷积神经网络 (CNN) 提取视觉特征，而文本则依赖于语言模型的嵌入向量。高效存储这些特征是一个挑战：对于包含数百万条目的大型数据集，高维向量（例如，图像特征的 512 维）会消耗数 TB 的存储空间。此外，保持不同模态之间的同步至关重要。如果视频的音频和视觉特征分开存储，则确保它们在检索过程中正确对齐会增加额外开销。例如，音频和视频片段之间的时间戳不匹配可能会破坏搜索的相关性，这需要精心设计的数据库。
其次，结合不同模态会增加计算复杂度。跨模态检索——例如使用文本查询搜索图像——需要将不同的数据类型映射到共享的嵌入空间中。这通常涉及计算成本高昂的复杂模型（例如，用于文本-图像对齐的 CLIP）来训练和运行。在大规模环境下，即使是最近邻搜索这样的简单操作也会变得耗时。例如，一个包含 1 亿个项目的数据集需要近似最近邻 (ANN) 算法，但将文本和图像向量组合到单个索引中可能会降低 ANN 的效率。硬件限制也起作用：针对批量处理优化的 GPU 可能难以处理跨多种模态的实时查询，这使得需要在延迟和准确性之间进行权衡。
最后，随着数据集的增长，维持准确性和相关性变得更加困难。在较小数据集上训练的多模态模型可能无法很好地泛化到更大、更嘈杂的数据集。例如，在精心筛选的产品图像上训练的模型可能在光照或角度各异的用户生成内容上表现不佳。训练数据中的偏差也可能导致结果偏差——如果训练数据缺乏多样性，搜索“医生”可能会优先显示男性形象的图片。此外，用户意图可能含糊不清：“红色连衣裙”的查询可能指颜色、款式或场合。平衡精确度（返回精确匹配）和召回率（涵盖不同解释）需要持续调整，尤其是在扩展到数十亿个项目时，手动验证是不切实际的。
开发者在应对这些挑战时，必须优先考虑高效的数据管道、可扩展的基础设施（如分布式向量数据库）以及严格的评估框架，以确保多模态系统在增长过程中保持准确和高性能。